作者共引分析方法的扩展与效能改进研究

发布时间：2017-10-19 22:26

  本文关键词：作者共引分析方法的扩展与效能改进研究?

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【摘要】：本文从文献共引分析的研究视角改进了传统作者共引分析方法的作者频次计算方法,提出了"扩展ACA方法",增加共引矩阵的信息量,构建共引矩阵与绘制分析该领域的科学图谱,借此改进传统方法上输入信息量过小、附加题录信息利用过少等缺陷。笔者主要是将引文发表时间信息和扩展作者共引关系依据不同权重计算带时间信息的共引矩阵,转化为相关矩阵后,通过GePhi软件绘制图谱并进行数据解释与分析。结果显示,综合时间信息的扩展ACA方法不仅保留了传统ACA的能力,而且提高了作者的聚类结果和知识图谱的可视化程度,挖掘出科学共同体的更多细节。
【作者单位】： 北京大学信息管理系;印第安纳大学信息学与计算学院;
【关键词】： 作者共引分析 共引分析 引文分析 信息计量学
【基金】：中国科技信息研究所系所合作项目支持
【分类号】：G353.1
【正文快照】： 共引研究(也称为同被引研究)最早是由以SmallH为代表的以文献为分析单位的文献共引分析[1](Document Co-citation Analysis,DCA)研究和以WhiteH D为代表的以作者为分析单位的作者共引分析[2](Author Co-citation Analysis,ACA)研究发展而来,ACA旨在通过对文献引证关系的分析绘

【参考文献】

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本文编号：1063707